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[期刊] 工业技术经济
[作者]
欧阳建涛
房地产价格预测是房地产投资决策必不可少的工作之一。本文用非线性灰色预测模型,对房地产投资价格进行了预测分析。通过实例证明此模型具有要求样本数据少、运算方便、短期预测精度高等优点,在房地产投资价格预测中能取得令人满意的效果。
关键词：
非线性灰色预测模型 房地产
[期刊] 统计与决策
[作者]
钟昌宝
对房地产价格的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到干系人的切身经济利益,因而对预测结果的准确性要求较高。本文在对GM(1,1)模型和马尔柯夫模型详细剖析的基础上将两者合二为一,建立相应的灰色-马尔柯夫预测模型,并通过具体例题说明该模型具有较高的预测精度和应用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
岳意定 王雄
房地产业在整个国民经济体系中属先导性、基础性产业,并位居主导产业的地位。房地产业也是一个高盈利与高风险并存的行业。房地产因其所固有的特殊性,决定了其项目投资具有周期长、投资额大、涉及的风险广泛复杂等等与其它投资不同的特点,而且容易受到国家和地区经济情况的影响,难以预测市场未来的走势,从而导致了房地产投资成败的极大不确定性。因此,房地产开发公
[期刊] 统计与决策
[作者]
马海涛 陈琳 路正南
本文简要介绍了灰色预测方法GM(1,1)模型的构造与模型的检验。利用1999-2004年中国房地产价格指数建立了中国房地产价格指数预测模型。模型预测结果良好,能够较真实反映中国房屋价格的动态变化趋势,从而为预测中房指数提供科学依据。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 沈亚西 王琦 王海南 吴秀明 张特男
灰色线性组合模型由于在传统灰色预测模型的基础上加入了对数据的线性分析,在各个领域应用已较为广泛。应用灰色线性组合模型,以沈阳市1960~2006年的降雨量作为数据依据,建立模型对涝灾进行预测。结果表明:组合模型较好的拟合了预测灾变年,预测误差小于普通灰色预测模型,为涝灾预测增加了一种新方法。
关键词：
灰色预测 灰色线性组合 涝灾预测
[期刊] 财会月刊
[作者]
张晓燕
财务风险预警是防控财务风险、提升财务管理水平的重要工具。基于国内外研究现状，通过建立财务风险灰色预警模型，对某房地产公司２０１６年财务风险预警级别进行研究后发现，该房地产公司２０１６年财务风险处于＂重度预警＂状态，该公司下一年度需坚持稳健运营战略，避免过度开发。
[期刊] 商业时代
[作者]
王成军 张田鑫
本文针对如何预测房地产开发完成后的价值的问题,应用灰色系统GM(1,1)预测模型,对开发完成后的房地产价值进行预测,并进行实证分析。实证结果表明GM(1,1)模型在房地产未来开发价值预测方面精度较好,能够精确反映房地产销售市场的动态变化趋势,对房地产市场行情预测、房地产销售市场宏观管理的决策均有参考价值。
[期刊] 建筑经济
[作者]
张平 马力
将层次分析法和变异系数法结合进行组合赋权,用于确定被评价指标的权重值;基于灰色关联分析理论,计算出各备选方案的灰色关联系数,建立灰色关联矩阵,计算出综合关联度,将房地产投资方案进行排序,选择最优方案用于决策。应用实例并与基于熵权理论的优选方法进行比较,结果表明组合赋权和灰色理论相结合的优选决策方法可作为房地产投资决策的一种有效方法。
关键词：
组合赋权 灰色关联系数 房地产投资决策
[期刊] 价格月刊
[作者]
孙钰 史学飞 崔寅
将改进熵权和灰色关联分析法相结合,以2001年2015年天津市商品房销售均价等相关数据为样本,建立天津市商品房价格影响因素分析模型。实证结果表明,居民购买力水平和地区经济发展水平对房地产价格的影响较为显著,基础设施建设水平和房地产市场环境对房地产价格的影响次之。依据实证分析结果,提出了加快住房制度改革步伐、引导居民合理消费,提高经济竞争力、建立房地产泡沫预警机制,降低房地产建设成本、优化居住环境等对策建议。
关键词：
改进熵权 灰色关联模型 房地产价格
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴璟 刘洪玉
文章针对我国房地产周期研究中存在的内在机理复杂、数据信息不足等问题,提出了利用灰色-马尔可夫模型进行房地产周期分析和预测的想法,即利用GM(1,1)模型估计长期趋势成分,利用马尔可夫链预测模型估计周期性波动成分,通过两者的结合完成对房地产周期的拟合和预测。实证表明,该模型能够成为当前我国房地产周期研究的一项有效工具。
关键词：
房地产周期 灰色系统 马尔可夫链
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
张平 马力 翟博文
现阶段,中国的房地产泡沫异常严重,评估房地产投资风险等级进而做出正确的决策则显得更加重要。基于国内相关研究,本研究依据房地产开发的五个不同时期,建立了房地产投资风险评价指标体系;采用层次分析法与熵权法进行组合赋权计算评价指标的权重值,降低评价指标权重的主观性;兼顾评价指标灰色性和模糊性的双重特征,运用灰色模糊数学理论,构建了房地产投资风险灰色模糊综合评价模型。最后,通过实证研究验证了该模型的可行性,并与模糊综合评价法进行了定量比较,结果表明:使用灰色模糊综合评价法产生的误差较小,得到的评价结果更合理,可作为房地产企业科学决策的工具。
关键词：
房地产投资 组合赋权 地产泡沫 投资风险
[期刊] 企业经济
[作者]
孙爱荣 程亚鹏
房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,以Matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王亮 滕克难 吕卫民 金永川
文章分析了传统GM(1,1)及DGM(1,1)模型应用时对数据要求上的弊端,证明了GM(1,1)与DGM(1,1)模型的模拟数据的增长率均为定值,指出对于非近似指数增长的数据序列,GM(1,1)与DGM(1,1)模型的模拟及预测效果并不理想。引入非线性时间项,构造了一种拓展的非线性时变参数离散灰色预测模型(NTDGM(1,1)模型),并利用粒子群算法(PSO)优化得到模型中各参数,给出了该模型的建模步骤。算例分析表明文章提出的NTDGM(1,1)模型对各类型趋势数据均具有很好的模拟精度,能够很好地解决非线性序列的模拟问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汤丽萍
为了用非线性特性准确地预测中国高技术企业的主要经济指标,文章提出了一种Nash非线性灰色Bernoulli模型(Nash NGBM(1,1))。同时,构建了一个优化的Nash模型,充分利用预测函数的原始数据信息解决最优参数问题。并用一个实际案例的结果表明本文提出的Nash NGBM(1,1)模型具有优越的建模特性。
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